童楚东

作品数：16被引量：95H指数：5
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供职机构：宁波大学更多>>
发文主题：监测方法动态过程故障检测采样数据分散式更多>>
发文领域：自动化与计算机技术电子电信文化科学理学更多>>
发文期刊：《电子技术应用》《计算机应用与软件》《计算机应用研究》《无线通信技术》更多>>
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基于集成KPCA的非线性工业过程状态监测被引量：1
《计算机应用与软件》2023年第6期16-22,共7页郑丹 陈路 童楚东 
国家自然科学基金项目(61773225);浙江省自然科学基金项目(LY20F030004)。
传统的KPCA(Kernel Principal Component Analysis)过程监测方法一般根据经验选取需要的核函数及一定宽度的参数,这样做是非常盲目的。同时单一KPCA模型不能对所有故障都有好的监测效果。为了解决此问题,提出基于集成KPCA的非线性工业...
关键词：核主成分分析 集成学习 贝叶斯融合 故障监测 田纳西-伊斯曼过程 
基于核函数及参数优化的KPLS质量预测研究被引量：2
《电子技术应用》2021年第12期100-104,共5页陈路 郑丹 童楚东 
国家自然科学基金项目(61773225);浙江省自然科学基金项目(LY20F030004)。
核偏最小二乘(KPLS)在工业过程监测和质量预测中得到了广泛的应用,核函数和核参数的选取对KPLS质量预测结果有重要影响。然而,如何选择核函数类型和核参数一直是该方法应用的瓶颈。针对以上问题,提出一种改进遗传算法的核函数优化方法...
关键词：核偏最小二乘 遗传算法 质量预测 k折交叉验证 
基于KPCA非线性故障监测过程优化被引量：1
《数据通信》2021年第3期23-25,28,共4页郑丹 陈路 童楚东 
核主成分分析(KPCA)是主成分分析(PCA)的一种非线性扩展,作为非线性过程的监测方法,受到了广泛应用。然而,KPCA在数据集较大时计算效率较低往往不能及时的检测出故障。因此本文提出了一种优化过程检测的方法。通过选取数据的内部点抛弃...
关键词：核主成分分析 故障检测 TE过程 
基于DPCA-IM的动态过程监测方法被引量：1
《计算机应用研究》2021年第1期175-178,共4页孟生军 童楚东 
国家自然科学基金资助项目(61773225,61803214)。
动态主成分分析(DPCA)通过增广矩阵或向量的方式来挖掘采样数据间的时序自相关性。然而,DPCA对自相关的特征成分与残差直接实施监测是不合理的,故其故障检测效果较差。为了剔除采样数据的自相关性以提高故障检测效果,提出一种基于估计...
关键词：动态主成分分析 估计误差 自相关性 缺失数据 
基于混合核KPLS的工业过程质量预测方法被引量：1
《无线通信技术》2020年第4期41-45,共5页陈路 郑丹 童楚东 
国家自然科学基金(61773225);浙江省自然科学基金项目(LY20F030004)。
核偏最小二乘(KPLS)能够有效解决数据间的非线性问题并提高质量预测精度,在工业过程监测和质量预测中得到了广泛的应用。良好的KPLS质量预测模型要求核函数同时具备内插和外推能力。然而,传统的单核核函数只能表现出其中一种能力。为了...
关键词：混合核函数 核偏最小二乘 遗传算法 质量预测 
基于多块修正ICA算法的分散式非高斯过程监测方法被引量：5
《信息与控制》2020年第4期464-471,共8页万新春 童楚东 史旭华 
国家自然科学基金资助项目(61773225,61803214)。
针对分散式非高斯过程监测方法通常都忽略测量变量间整体性的问题,为了同时提取测量变量间的局部特征和全局特征,提出了一种基于多块修正ICA(multi-block modified ICA, MBMICA)算法的分散式非高斯过程监测方法.首先,通过修正FastICA迭...
关键词：分散式过程监测 独立成分分析 MBMICA(multi-block modifiedICA) TE(Tennessee Eastman)过程 
基于缺失数据的误差生成策略及其在故障检测中的应用被引量：5
《控制与决策》2020年第2期396-402,共7页蓝艇 朱莹 俞海珍 童楚东 
国家自然科学基金项目(61503204,61773225);浙江省自然科学基金项目(LY16F030001).
误差生成是基于机理模型故障检测方法的核心本质,但鲜有应用于统计过程监测方法中.为此,提出一种基于缺失数据的误差生成策略,将能反映出采样数据对统计模型拟合程度的误差作为新的被监测对象实施故障检测.所提出的基于缺失数据的主元分...
关键词：缺失数据 主成分分析 统计过程监测 误差生成 故障检测 TE过程 
基于潜变量自回归算法的化工过程动态监测方法被引量：7
《化工学报》2019年第3期987-994,共8页唐俊苗 俞海珍 史旭华 童楚东 
国家自然科学基金项目(61773225;61803214);浙江省自然科学基金项目(LY16F030001)
从建立潜变量自回归(AR)模型的角度出发,提出了一种基于潜变量自回归(LVAR)算法的化工过程动态建模与监测方法,旨在提取动态潜变量的同时给出各潜变量的AR模型。LVAR算法在最小化潜变量的AR模型残差的约束下,通过同时搜寻投影变换向量...
关键词：主成分分析 故障检测 缺失数据 过程系统 
基于缺失变量估计误差的工业过程监测方法被引量：2
《高校化学工程学报》2019年第1期167-173,共7页宋励嘉 童楚东 
国家自然科学基金(61503204;61773225);浙江省自然科学基金(LY16F030001)
传统主元分析(principal component analysis, PCA)算法在实施投影变换挖掘潜在特征成分时,不同投影变换方向对原始数据不同测量变量赋予了不同的权重值。而从故障检测的角度出发,各个测量变量的重要性程度是等同的。因此,传统PCA方法...
关键词：主成分分析 故障检测 缺失变量 误差生成 
基于互信息的变量加权型ICA故障检测方法
《计算机与应用化学》2018年第10期799-808,共10页石立康 童楚东 
国家自然科学基金资助项目(61503204;61773225);浙江省自然科学基金(LY16F030001)
在现代大型工业过程中,其过程数据往往不服从高斯分布,独立成分分析(ICA)算法已广泛应用于非高斯过程监测。然而,各变量间存在着不同的相关性,为了挖掘各变量间相关性大小的差异,本文提出一种基于互信息的变量加权型ICA过程监测方法 (MI...
关键词：独立成分分析 过程系统 互信息 故障检测 统计过程监测 
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